前额叶-底丘脑θ信号介导冲突处理中的延迟反应

2024-05-29 Wed
前额叶-丘脑底核θ信号在冲突处理中延迟反应的调节作用背景和研究目的冲突处理在人类行为调节中起着关键作用。当面临冲突信息时，做出准确的决策需要延迟反应，以争取时间选择适当的行为。现有模型，如“hold-your-horses”模型，认为中额部皮层(medial frontal cortex, MFC)检测冲突，信号传递至丘脑底核(subthalamic nucleus, STN)，从而提高运动阈值。然而，具体MFC区域如何检测冲突并传递信息的方向和因果性尚未明确。此外，缺乏对这些信号如何引发运动变化的详细理解。
研究来源该研究由Jeong Woo Choi等人进行，作者分别来自UT Southwestern Medical Center、University of California等机构。论文发表于《Progress in Neurobiology》期刊2024年第236期。
研究方法实验流程受试者及手术过程：
20名接受深部脑刺激(Deep Brain Stimulation, DBS)植入手术的帕金森病(Parkinson’s Disease, PD)或肌张力障碍(Dystonia)患者参与此研究。
手术中对患者进行双侧或单侧STN和GPI(内侧苍白球)的DBS电极植入。
同时记录前额叶补充运动区(pre-SMA)、M1(初级运动皮层)、STN及GPI的神经信号。
任务设计：
受试者执行Eriksen Flanker任务，任务包括一致（<<<<<或>>>>>)和不一致（<<><<或>><>>）两种条件。
受试者被要求尽快移动操作杆指向中心箭头的方向，记录指示时间和错误率。
实验旨在观察冲突条件与一致条件之间的行为差异。
数据记录与信号分析：
针对各信号进行了时间-频率域分析，找出theta和beta频带内的振荡活动。
通过设计滤波器(θ带:FWHM=3Hz, β带:FWHM=6Hz)分别提取θ和β频带的时间序列信号。
采用多变量Granger因果（Multivariate Granger Causality, MVGC）分析评估功能连接性。
实验步骤及数据分析行为表现分析：
测量一致和不一致试验的反应时间（MO）和错误率。
观察不一致试验中的移动延迟，并利用“冲突适应效应”（Gratton Effect）研究行为变化。
神经信号时间-频率分析：
评估pre-SMA、M1、STN和GPI的θ和β带电力变化。
分析Granger因果关系，检查脑区之间的信息流动。
主要研究结果行为分析反应时间：
不一致试验相比一致试验显示出显著的反应延迟（不一致：676.80±141.07 ms，一致：559.84±117.10 ms，p<0.001）。
不一致试验的错误率也显著增加（不一致：8.23±10.96%，一致：1.32±2.78%，p=0.0102）。
神经信号分析θ带功率变化：
扫掠任务中的冲突情况导致pre-SMA、STN和M1的局部θ功率增加，且与移动延迟显著相关（STN θ功率和MO延迟相关性rho=0.72, p=0.037）。
功能连接性：
pre-SMA到STN、STN到M1之间的θ带Granger因果性显著增加，并在MO前出现。
实验对于不同脑区(如dACC与pre-SMA)的功能角色提供了初步探索。
β带功率及连接性：
β带功率在目标出现后会持续减少，并在MO前显著恢复。
M1到GPI的β带Granger因果关系在不一致试验中MO前短暂增加。
研究结论主要结论冲突相关θ网络与运动相关β网络:
研究确定了两种独立但交互的脑网络：冲突相关的θ网络和运动相关的β网络，这两个网络在空间、频谱和时间上分离，但动态交互以调节运动表现。
θ带信号在冲突检测中的作用：
pre-SMA检测到冲突并通过高频直接通路将信息传递给STN。STN的θ带信号则通过M1传播，最终导致动作延迟。
运动暂停的β带信号：
STN β功率增加，在有效的运动抑制中发挥核心作用，特别是在处理冲突时，短暂增加的M1到GPI的β带Granger因果性反映了动作延迟的机制。
研究意义此次研究首次提供了高时空分辨率的人脑内记录数据，揭示了处理冲突时BG网络中的复杂机制。阐明了冲突检测、信息传输及随后的运动响应调节的不同环节，为神经科学领域提供了重要见解。
亮点在人脑中利用入侵性记录方法，高时空和频谱分辨率揭示了BG网络的两种独立但互作的机制。
实验证实了冲突检测与运动变化之间的因果关系，从pre-SMA到STN，再到M1的θ带信号流动。
强调了pre-SMA和STN在冲突处理中的不同角色，丰富了“hold-your-horses”模型的理解。
此次研究不仅强化了对BG网络在冲突处理中的理解，还为未来对冲突适应效应的研究提供了重要的基础，为进一步的神经调控研究指明了方向。